Как GTA 5 помогает в развитии беспилотных авто

Много уже было сказано о том, что тысячи часов, проведенные в играх серии Grand Theft Auto, могут позитивно сказаться на самых разных навыках человека. Однако теперь стало ясно, что пользу из игр от Rockstar Games смогут извлечь даже компьютеры, чтобы приблизиться к пока еще недостижимой планки полноценного искусственного интеллекта.

Несколько исследовательских групп прямо сейчас используют популярную игру GTA 5, которую все мы знаем по большому количеству быстрых машин и разнообразных реалистичных действий, которые с ними можно провернуть. Но используют не для отдыха между напряженными рабочими буднями, а в сугубо научных интересах по созданию ИИ, способного к безопасному вождению автомобиля.

Несмотря на то, что такое “обучение” нельзя считать настоящим программированием неощутимой субстанции так называемого “artificial intelligence”, реалистичность игры, ее физика и очень детальная симуляция города — все это может помочь программе обучиться без необходимости проведения исключительно “реальных” тестов. Это очень редкий случай, когда игровая симуляция является не целью, а средством ее достижения.

Все гениальное — просто

Система, которую грубо можно назвать самообучением, построена на том, что компьютер сопоставляет множество различных объектов и сущностей: лица, речь, а также пытается вписать в понятные для себя алгоритмы движение тех или иных объектов, которые подаются через веб-камеру или интерфейс видеочипа (как в случае с GTA). Этот подход, считающийся в данный момент наиболее перспективным, тем не менее, довольно сложен в реализации, ведь требует огромное количество входящей информации.

Но если речь и лица зафиксировать вполне реально, просто приглашая большое количество людей в специально оборудованное место, то с обучением компьютера вождению все гораздо сложнее. Ведь в таком случае требуется проводить максимально приближенные к реальности тесты. Это означает, нужно нужно создавать гигантский макет города или пересобирать его под каждую уникальную ситуацию. Но зачем идти на такие трудовые подвиги, если можно воспроизвести все это в виде набора 3D-сцен?

Разумеется, эта идея пришла в светлые головые ученых не вчера и не сегодня. Например, трехмерные симуляции и раньше использовались для организации процесса самообучения ИИ по различным алгоритмам. Эта идея вполне очевидна, однако не решает главную проблему: большой объем работы. Чтобы воссоздать реалистичный город с более-менее сопоставимым количеством объектов, потребуется огромное количество человеко-часов. Впрочем, в играх в недавних пор все это уже имеется в играх серии Grand Theft Auto, и именно их можно использовать для выполнения поставленной задачи.

Как компьютер учится водить, играя в GTA

Команда исследователей Дармштадтского университета в Германии первой смогла разработать рабочий алгоритм считывания данных прямо из игры для последующего анализа компьютером.

Алгоритм программы заключается в том, что она путем сопоставления игровых объектов строит упрощенную трехмерную модель окружающего мира. При этом она выделяет области, которые важны именно для вождения — дорога, тротуары, здания. Помимо этого она также выделяет основные объекты, которые могут встретиться на дороге — людей и другие машины. Все это довольно сильно упрощено: нет смысла различать отличия между людьми и машинами, так как эти особенности можно будет добавить в дальнейшем.

Имея заложенную систему распознавания, искусственный интеллект “помещается” в условное транспортное средство и едет по городу, выделяя основные шаблоны и закономерности. Действительно, невозможно запрограммировать абсолютно все ситуации, которые могут произойти на дороге большого города, однако можно создать базу, которая будет наполняться самим ИИ. Это не человек, поэтому процесс обучения потенциально может длиться вечно, а база всех объектов и алгоритмов дополняться по ходу обучения.

Исследователи потенциальных возможностей ИИ считают, что такой лаконичный и изящный способ обучения очень поможет им в работе. И прогресс видеоигр в отношении увеличения детализации игровых миров несет не только прибыль для разработчиков и издателей, но и, в каком-то смысле, вклад в научную базу для создания искусственного интеллекта.

Впрочем, сама Rockstar Games, чья игра стала по сути средством для достижения этих, безусловно, любопытных идеи, ситуацию обходит стороной, не проявляя никакого интереса.